GRACE Monthly Mass Grids - Global Mascon (CRI Filtered) [deprecated]

NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON_CRI
数据集可用性
2002-03-31T00:00:00Z–2017-05-22T00:00:00Z
数据集提供商
Earth Engine 代码段
ee.ImageCollection("NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON_CRI")
标签
grace
重力
jpl
mascon
质量
nasa
地表水-地下水
tellus

说明

GRACE Tellus Monthly Mass Grids 提供相对于 2004-2010 年时间平均基准的月度重力异常。 此数据集中的数据以“等效水厚度”为单位,表示质量偏差(以厘米为单位的垂直水深)。如需了解详情,请参阅提供商的每月大规模网格概览

GRACE Tellus (GRCTellus) 全球 Mascon 数据集基于 1 级 GRACE 观测数据,由 NASA 喷气推进实验室 (JPL) 处理。

该数据集在空间和时间上使用先验约束,以等面积 3°x3° 球冠质量浓度 (mascon) 函数的形式估计全球月度重力场,从而最大限度地减少测量误差的影响。与传统的球面谐波解相比,这可提高 mascon 场的信噪比。

此版本的全球 Mascon 数据集应用了海岸线分辨率改进 (CRI) 过滤条件,以便在后处理步骤中分离每个陆地/海洋 Mascon 内的陆地和海洋质量部分。对于希望自行分离陆地和海洋质量信号的用户,我们提供了不含 CRI 过滤器的版本,该版本位于 NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON

备注

  • 一组全局增益系数(有助于解读亚 mascon 分辨率的信号)可在 NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON_SCALE_CRI_2015 中找到。请注意:增益系数可用于水文相关信号,但不能用于山地冰川或冰盖。如需详细了解如何缩放 mascon 解决方案,请参阅 Wiese 等人的著作(2016 年)

  • 这些数据以 1/2 度经纬度网格表示,但它们代表 3x3 度等面积帽,这是 JPL-RL05M 目前的原始分辨率。

频段

像素大小
55660 米

频段

名称 单位 最小值 最大值 像素尺寸 说明
lwe_thickness cm -570.65* 495.53*

等效液态水厚度(以厘米为单位)。

uncertainty 0.29* 31.1*

每个 3 度 mascon 估计值的 1-sigma 不确定性。 所提供的不确定性估计值被认为是保守的。 请参阅提供商的“误差和不确定性估计”部分

* 估算的最小值或最大值

使用条款

使用条款

NASA 制作的 GRACE 任务的所有数据均免费提供给公众使用。使用任何 GRCTellus 数据时,请添加致谢声明:“GRACE 陆地数据可从 https://grace.jpl.nasa.gov 获取,由 NASA MEaSUREs 计划提供支持。”并使用提供的引用信息进行引用。

引用

引用:
  • D.N. Wiese。2015 年。GRACE 月度全球水质量网格 NETCDF 版本 5.0。版本 5.0。PO.DAAC,美国加利福尼亚州。数据集访问于 [YYYY-MM-DD],网址为 https://doi.org/10.5067/TEMSC-OCL05

  • Watkins, M. M. D. 北Wiese, D.-N. Yuan, C. Boening 和 F. W. Landerer (2015),Improved methods for observing Earth's time variable mass, mass distribution with GRACE using spherical cap mascons,J. Geophys. Res Solid Earth, 120, doi:10.1002/2014JB011547.

  • Wiese, D. N., F. W.Landerer 和 M. M. Watkins (2016),Quantifying and reducing leakage errors in the JPL RL05M GRACE mascon solution,Water Resour. Res., 52, 7490-7502, doi:10.1002/2016WR019344.

DOI

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var dataset = ee.ImageCollection('NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON_CRI')
                  .filter(ee.Filter.date('2016-08-01', '2016-08-30'));
var equivalentWaterThickness = dataset.select('lwe_thickness');
var equivalentWaterThicknessVis = {
  min: -25.0,
  max: 25.0,
};
Map.setCenter(6.746, 46.529, 2);
Map.addLayer(
    equivalentWaterThickness, equivalentWaterThicknessVis,
    'Equivalent Water Thickness');
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